JPH0921739A - 粒子分析装置 - Google Patents

粒子分析装置

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JPH0921739A
JPH0921739A JP7168750A JP16875095A JPH0921739A JP H0921739 A JPH0921739 A JP H0921739A JP 7168750 A JP7168750 A JP 7168750A JP 16875095 A JP16875095 A JP 16875095A JP H0921739 A JPH0921739 A JP H0921739A
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    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N15/00—Investigating characteristics of particles; Investigating permeability, pore-volume or surface-area of porous materials
    • G01N15/10—Investigating individual particles
    • G01N15/14—Optical investigation techniques, e.g. flow cytometry
    • G01N15/1456—Optical investigation techniques, e.g. flow cytometry without spatial resolution of the texture or inner structure of the particle, e.g. processing of pulse signals

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Abstract

(57)【要約】 【構成】 検体に含まれる粒子を特徴づけるパラメータ
を測定し、そのパラメータによって粒子の分布データを
作成する分布データ作成手段と、分布データ上の所定の
判定領域を予め記憶する判定領域記憶手段と、分布デー
タが少くとも１つの集団を形成するとき、その集団の位
置を示す集団基準点を抽出する基準点抽出手段と、分布
データ作成手段によって分布データが作成されるごと
に、抽出される集団基準点を参照して分布データ上の判
定領域の位置を較正する判定領域較正手段と、較正され
た判定領域内に存在する粒子に基づいて検体を判定する
判定手段を備える。 【効果】 分布データにおける集団の位置が変動して
も、それに対応して判定領域の位置が較正されるので、
粒子分析装置の計測特性上のバラツキや検体のバラツキ
が吸収され、検体の判定精度が向上する。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】この発明は、粒子分析装置に関
し、特に、検体の粒子を特徴づけるパラメータでスキャ
ッタグラムを形成し、それに基づいて検体を判定する装
置に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来、この種の粒子分析装置において
は、検体に含まれる粒子を特徴づけるパラメータを測定
し、そのパラメータをプロットしてスキャッタグラムを
作成すると共に、スキャッタグラムに対して判定領域を
予め設定し、その領域内に出現する粒子を調査して、検
体の分析を行うようにしている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、同じ検
体を複数の粒子分析装置で分析すると、装置間のわずか
な計測特性の差により、スキャッタグラムにプロットさ
れる粒子の位置が微妙に異なることがある。また、異な
る２つの検体を同一の粒子分析装置で分析すると、本来
スキャッタグラムにおいてほぼ同じ位置にプロットされ
るべき粒子群が検体間の差により、若干異なる位置にプ
ロットされることが見られる。従って、判定領域をスキ
ャッタグラムに対して固定的に設定すると、検体を誤っ
て分析する危険性がある。
【０００４】この発明はこのような事情を考慮してなさ
れたもので、判定領域をスキャッタグラム上の集団に対
して適正に移動させることにより、装置間の差や検体間
の差を吸収することが可能な粒子分析装置を提供するも
のである。
【０００５】
【課題を解決するための手段およびその作用】この発明
は、検体に含まれる粒子を特徴づけるパラメータを測定
し、そのパラメータによって粒子の分布データを作成す
る分布データ作成手段と、分布データ上の所定の判定領
域を予め記憶する判定領域記憶手段と、分布データが少
くとも１つの集団を形成するとき、その集団の位置を示
す集団基準点を抽出する基準点抽出手段と、分布データ
作成手段によって分布データが作成されるごとに、抽出
される集団基準点を参照して分布データ上の判定領域の
位置を較正する判定領域較正手段と、較正された判定領
域内に存在する粒子に基づいて検体を判定する判定手段
を備える粒子分析装置である。
【０００６】この発明の粒子分析装置の分析対象粒子
は、体液中の細胞や血球や無機粉末を構成する微粒子な
どを含む。
【０００７】また、この発明において、粒子を特徴づけ
るパラメータを測定するということは、粒子のサイズや
形態を表わすパラメータ、つまり、電気抵抗や前方又は
側方散乱光強度や蛍光強度を電気的に又は光学的に測定
するということである。
【０００８】また、パラメータによって表わされる各粒
子の分布データを作成するとは、例えば、２つの異なる
パラメータをＸ，Ｙ軸とする２次元座標において、各粒
子を表わす座標に度数をプロットして２次元度数分布図
（スキャッタグラム）を作成することである。
【０００９】分布データにおける所定の判定領域を予め
記憶するとは、例えば、検体が血液であるとき、芽球、
未成熟顆粒球、左方移動、および有核熟顆粒球などの異
常粒子が出現すると予測される特定の領域を予め設定す
ることである。
【００１０】分布データが形成する少くとも１つの集団
とは、例えば、検体が血液であるとき、分布データ上で
分類される単球、リンパ球、好酸球、および好酸球以外
の顆粒球（好中球、好塩基球）などの集団を意味する。
【００１１】集団の位置を示す集団基準点には、例え
ば、判定領域との位置関係が安定した（変動しない）集
団の重心（分布データで表わされる各粒子に単位重量を
与えたときに得られる力学的重心）を用いることができ
るが、分布データに安定した複数の集団が存在する場合
には、その内の少なくとも２集団の重心から決定される
点であってもよい。
【００１２】較正手段が集団基準点を参照して判定領域
の位置を較正するとは、例えば、判定領域を記憶する記
憶手段に、その判定領域の位置を示す領域基準点を予め
記憶させておき、較正手段が集団基準点と領域基準点と
の位置関係がある特定の関係下、すなわち常に一定に維
持されるように判定領域の位置を較正することである。
【００１３】なお、分布データ作成手段、判定領域記憶
手段、基準点抽出手段、判定領域較正手段および判定手
段は、マイクロコンピュータやパーソナルコンピュータ
を用いて一体的に構成することができる。
【００１４】
【実施例】図１は、この発明の一実施例を示す粒子分析
装置の基本構成図であり、粒子分析装置１００は、細胞
を整列させて流すフローセル３と、このフローセル３内
を流れる細胞にレーザ光を照射する光照射手段１と、細
胞によって散乱された２種類の前方散乱光をそれぞれ検
知し得る少なくとも２個に分画された受光センサー部を
有する受光手段６と、光照射手段１から出射されたレー
ザ光をフローセル３に集光する第１集光手段２と、細胞
によって散乱された２種類の前記前方散乱光を光照射手
段１から出射されるレーザ光の光軸とほぼ平行になるよ
うに集光する第２集光手段５と、光照射手段１からの直
接光の通過を阻止するビームストッパ４を備える。
【００１５】また、粒子分析装置１００は、受光手段６
によって検知された２種類の前方散乱光のパルス信号を
分析する信号分析手段７を備え、白血球を前記フローセ
ル３に流し、フローセル３によって細流化された白血球
によって散乱された２種類の前方散乱光を受光手段６に
よって検出し、信号分析手段７によって白血球を分析
し、その結果を表示手段８に表示させる。
【００１６】図２は図１の要部詳細図であり、図２にお
いて、２１は、光照射手段１としての半導体レーザであ
り、これには、たとえば東芝製半導体レーザTOLD9421
（光出力最大５mW、出力波長650nm）を用いる。
【００１７】２２はコリメータレンズ、２３はコンデン
サレンズであり、これらは第１集光手段２を構成する。
半導体レーザ２から発せられたレーザ光はフローセル３
内の粒子が流れる部分に集光される。 フローセル３に
は、試薬によって処理された血液が細流化され（シース
フローが形成され）図２では紙面の裏から表の方向に向
かって流される。
【００１８】また、半導体レーザ２１の位置する側とは
反対側つまりフローセル３の後方には、ビームストッパ
４と、第２集光手段５としてのコレクタレンズ２５とが
配置され、さらに少し離れて受光手段６であるフォトダ
イオード２６が１つ配置される。ビームストッパ４はフ
ローセル３を透過した中央部のレーザ光（直接光）を阻
止するためにフローセルの流れ方向に延びる細長い板で
ある。
【００１９】コレクタレンズ２５は、フローセル３を流
れる細胞で散乱された前方散乱光を光軸に平行になるよ
うに集光するレンズであり、第２集光手段５を構成す
る。
【００２０】フォトダイオード２６は、コレクタレンズ
２５によって光軸に平行とされた前方散乱光を受光する
が、散乱光のうち２種類の前方散乱光を受光できるよう
な分画された受光面を持つ。
【００２１】図３は、フォトダイオード２６の斜視図、
図４はその受光面の形状を示す説明図である。フォトダ
イオード２６は、図４に示すように、中央部に円状の受
光面Ｃ、周辺部に半円状の受光面Ａを備える。
【００２２】そして、フォトダイオード２６は、光軸に
対して１°から５°までの低角前方散乱光と、光軸に対
して６°から２０°までの高角前方散乱光を、それぞれ
受光面Ｃと受光面Ａで検出する。
【００２３】低角前方散乱光は、細胞の大きさを反映す
るものであり、高角前方散乱光は、細胞の内部形態を反
映するものであるので、これらの散乱光から得られる信
号を分析することによって、細胞の計数及び分類が可能
となる。ここで、たとえば受光面Ｃの直径は、１．５m
m、半円状の受光面Ａは直径６mm程度の円の一部として
形成される。フォトダイオード２６は、通常用いられる
フォトダイオードと同様に、図３に示すように金属缶タ
イプの容器の収容され、受光した散乱光強度に対応した
電気パルス信号を出力する端子を数本備えている。
【００２４】この端子は、図１に示すように信号分析手
段７に接続される。信号分析手段７は、増幅回路、ピー
ク検出回路、Ａ／Ｄ変換回路及びマイクロコンピュータ
等から構成される。マイクロコンピュータは、ＣＰＵ，
ＲＯＭ，ＲＡＭなどを備え、キーボードやマウスなどの
入力装置が必要に応じて接続される。また、表示手段８
は、ＣＲＴやＬＣＤやプリンタなどにより構成される。
【００２５】フォトダイオード２６から出力される電気
パルス信号は、低角前方散乱光と高角前方散乱光の光強
度に対応した２種類の信号であり、フローセル３の光照
射領域を通過する細胞ごとに出力される。
【００２６】信号分析手段７では、上述のような電気パ
ルス信号を受けて、そのパルスのピーク値、パルス幅及
びパルス波形の面積等を計測することによって、細胞分
析に必要なデータを導出し、細胞の計数及び分類を行
う。
【００２７】図５は、粒子分析装置１００において、白
血球の分類を行ったときに表示される分布図、つまりス
キャッタグラムの例を示す。ここで、横軸（Ｘ軸）は高
角前方散乱光パルスの強度ＩＨを示し、縦軸（Ｙ軸）は
低角前方散乱光パルスの強度ＩＬを示している。
【００２８】このスキャッタグラムは、図６に示すよう
に、リンパ球が集団（クラスタ）Ｌとして、単球が集団
Ｍとして、好酸球以外の顆粒球が集団Ｇとして、好酸球
が集団Ｅとして、４つの集団に分類される。
【００２９】図６において、破線で囲まれた領域Ｗは、
予め信号分析手段７に設定された異常粒子判定領域（以
下、判定領域という）の１例である。（この実施例で
は、領域Ｗを未成熟顆粒球出現領域としている）。そし
て、領域Ｗ内に、図７に示すように検出細胞（未成熟顆
粒球）が出現する（プロットされる）場合には、信号分
析手段７は、出現数を計数し、その数が所定値を越える
と、表示手段８に、例えば、“ＰＯＳＩＴＩＶＥ（陽
性）”というメッセージと、その異常細胞（未成熟顆粒
球）の出現に対応したメッセージを表示する。
【００３０】なお、ここでは、説明を省略するが、判定
領域としては、上記の未成熟顆粒の判定領域以外に、芽
球、左方移動、異型リンパ球および有核赤血球などの判
定領域を設定することができる。従って、粒子分析装置
１００を用いれば、複数の異なる検体についてスクリー
ニング検査を能率よく行うことができる。
【００３１】次に、この判定領域の決定方法とその装置
について説明する。まず、粒子分析装置１００におい
て、信号分析手段７に、図８に示すように粒子判定基準
決定装置２００を接続する。粒子判定基準決定装置２０
０は、第１記憶手段１０、第２記憶手段１１、第１デー
タ作成手段１２、第２データ作成手段１３、および領域
決定手段１４を備え、マイクロコンピュータやパーソナ
ルコンピュータによって構成される。
【００３２】次に、複数の正常な検体と、複数の異常な
検体（ここでは、未成熟顆粒球が出現する検体）につい
て、粒子分析装置１００で分析して各スキャッタグラム
を作成する。
【００３３】装置２００は、各スキャッタグラムのデー
タを信号分析手段７から受け取り、次に説明する２つの
方法、すなわち(1)出現粒子数法と(2)出現確率法とによ
って、判定領域を決定し、決定した領域を、図６の領域
Ｗのように、信号分析手段７に設定する。なお、この
時、後述する判定領域の位置決め用基準点（領域基準
点）も信号分析手段７に設定される。
【００３４】（１）出現粒子数法 説明を簡単にするために、図５に示すようなスキャッタ
グラムの平面上の各ドットの座標（アドレス）(X,Y)を
図９のように定義し、各アドレスに対する度数をＦ(X,
Y)で表わすとする。すなわち、スキャッタグラムを表わ
す分布データをＦ(X,Y)とする（図９において例えば、
ｎ＝２５６）。
【００３５】そして、Ｎ件（例えば２００件）の正常な
検体について粒子分析装置１００で、各スキャッタグラ
ムを作成する。図１０の(a)に示すＮ個の分布データＦ1
(X,Y)，Ｆ2(X,Y)，…，ＦN(X,Y)を、装置２００の第１
記憶手段１０に格納する。
【００３６】次に、Ｍ件（例えば１００件）の異常な検
体（未成熟顆粒球出現検体）について粒子分析装置１０
０でスキャッタグラムを作成する。図１０(b)に示すＭ
個の分布データＧ1(X,Y)，Ｇ2(X,Y)，…，ＧM(X,Y)が装
置２００の第２記憶手段１１に格納される。第１データ
作成手段１２は、図１１の(a)に示すように、第１記憶
手段１０に格納された分布データを重ね合わせる（アド
レス単位に加算する）。
【００３７】つまり、 Ｆ♯(X,Y)＝Ｆ1(X,Y)＋Ｆ2(X,Y)＋…＋ＦN(X,Y)…(1) によって図１２の(a)に示すように基本正常スキャッタ
グラムの分布データＦ♯(X,Y)を算出する。
【００３８】一方、第２データ作成手段１３は、図１１
の(b)に示すように、第２記憶手段１１に格納された分
布データを重ね合わせる（アドレス単位に加算する）。
つまり、 Ｇ♯(X,Y)＝〔Ｇ1(X,Y)＋Ｇ2(X,Y)＋…＋ＧM(X,Y)〕・(N/M)…(2) によって、図１２の(b)に示すように基本異常スキャッ
タグラムの分布データＧ♯(X,Y)を算出する。なお、式
(2)の右辺の(N/M)は式(1)とデータ数を合わせるために
乗じたものである。
【００３９】そして、図１２の(a)に示す分布データＦ
♯(X,Y)の表わすスキャッタグラムが、ノイズのような
余分な成分を含んで図１３の(a)のようになり、その断
面ヒストグラムが図１３の(b)に示すように裾で広がっ
ている場合には、所定のしきい値th1で裾がカットさ
れ、それぞれ、図１４の(a)と(b)に示されるように修正
される。
【００４０】つまり、 Ｆ♯th(X,Y) ＝Ｆ♯(X,Y) −th1 （Ｆ♯(X,Y) ＞th1 ）…(3) Ｆ♯th(X,Y) ＝０ （Ｆ♯(X,Y) ≦th1 ） から算出された図１４の(a)に示すＦ♯th(X,Y)が基本正
常スキャッタグラムの分布データになる。
【００４１】そこで、領域決定手段１４は、次のように
して判定領域を決定する。まず、図１５の(a)と(b)に示
すように基本異常スキャッタグラムＧ♯(X,Y)から基本
正常スキャッタグラムＦ♯th(X,Y)を型抜きする。
【００４２】その結果、図１６の(a)に示すようなスキ
ャッタグラムＨ♯(X,Y)を得る。図１６の(b)は、その断
面ヒストグラムである。つまり、 Ｈ♯(X,Y) ＝Ｇ♯(X,Y) （Ｆ♯th(X,Y) ＝０のとき） Ｈ♯(X,Y) ＝０ （Ｆ♯th(X,Y) ＞０のとき） として算出される。
【００４３】ここで、図１６の(a)に示すように得られ
た領域は複数個存在する。従って、それを１個に絞るた
め、図１６の(b)に示すようにしきい値ｔｈ２でカット
する。
【００４４】つまり、 Ｈ♯th(X,Y) ＝Ｈ♯(X,Y) −th2 （Ｈ♯(X,Y) ＞ｔｈ２）…(5) Ｈ♯th(X,Y) ＝０ （Ｈ♯(X,Y) ≦ｔｈ２） を演算する。
【００４５】次に、 Ｉ♯(X,Y)＝１ （Ｈ♯th(X,Y)＞０）…(6) Ｉ♯(X,Y)＝０ （Ｈ♯th(X,Y)＝０） を演算して、図１７に示す判定領域Ｗ♯を表わす分布デ
ータＩ♯(X,Y)を決定する。
【００４６】（２）出現確率法 前述のように、正常検体および異常検体について作成さ
れたスキャッタグラムの分布データが、図１０の(a)と
(b)に示すように、第１記憶手段１０と第２記憶手段１
２にそれぞれ格納されると、第１データ作成手段１２と
第２データ作成手段１３は、それぞれ、各スキャッタグ
ラムの分布データを、次式により、正規化する。
【００４７】
【数１】
【００４８】ここで、正規化とは、１つのスキャッタグ
ラムについて、それを形成する総細胞数に対する各ドッ
トにおける細胞数の比率（％）、つまり、出現確率を求
め、その比率によってスキャッタグラムを形成し直すこ
とである。
【００４９】次に、第１データ作成手段１２および第２
データ作成手段１３は、図１８の(a)と(b)に示すよう
に、各分布データを重ね合わせる（アドレス単位に加算
する）。つまり、 Ｆ％(X,Y)＝Ｆ1％(X,Y)＋Ｆ2％(X,Y)＋…＋ＦN％(X,Y)…(9) Ｇ％(X,Y)＝Ｇ1％(X,Y)＋Ｇ2％(X,Y)＋…＋ＧM％(X,Y)(N/M)…(10) を算出する。これらが、図１９の(a)と(b)とに示す基本
正常スキャッタグラムの分布データＦ％(X,Y)と基本異
常スキャッタグラムの分布データＧ％(X,Y)になる。
【００５０】そこで、領域決定手段１４は、次のように
して判定領域を決定する。まず、基本異常スキャッタグ
ラムの分布データＧ％(X,Y)を、基本正常スキャッタグ
ラムの分布データＦ％(X,Y)で除算して、次式のように
Ｈ％(X,Y)を算出する。 Ｈ％(X,Y) ＝Ｇ％(X,Y) ／Ｆ％(X,Y) （Ｇ％(X,Y) ≧Ｆ％(X,Y)）…(11) Ｈ％(X,Y) ＝０ （Ｇ％(X,Y) ＜Ｆ％(X,Y) ）
【００５１】そして、図２０の(a)に示すようにＨ％(X,
Y)の示すスキャッタグラムについて、図２０の(b)に示
すように、しきい値th3でカットする。つまり、 Ｈ％th(X,Y) ＝Ｈ％(X,Y) −th3 （Ｈ％(X,Y) ＞th3 ）…(12) Ｈ％th(X,Y) ＝０ （Ｈ％(X,Y) ≦th3 ） を演算する。なお、図２０の(b)は図２０の(a)の要部断
面ヒストグラムである。
【００５２】次に、 Ｉ％(X,Y)＝１ （Ｈ％th(X,Y)＞０） …(13) Ｉ％(X,Y)＝０ （Ｈ♯th(X,Y)＝０） を演算して、図２１に示す判定領域Ｗ％を表わす領域デ
ータを算出する。
【００５３】このようにして判定領域Ｗ♯およびＷ％の
領域データが算出されると、領域決定手段１４は、これ
らの領域の位置決め用基準点（以下、領域基準点とい
う）Ｐの座標、即ちＰ（ｍ1，ｎ1）を式(1)又は(3)によ
って得られるスキャッタグラムの集団Ｇの統計学的重心
として算出する。そして、これらの領域データおよび領
域基準点の座標が信号分析手段７に図２２に示すように
設定される。
【００５４】次に、このように設定された判定領域の較
正方法およびその装置について説明する。図２５は図１
に示す信号分析手段７の詳細ブロック図であり、信号分
析手段７は、受光手段６からの信号をうけてスキャッタ
グラムの分布データ（分布図）を作成する分布データ作
成手段２１、作成された分布データを記憶する分布デー
タ記憶手段２２、スキャッタグラムの分布データの各集
団の位置を示す集団基準点を抽出する基準点抽出手段２
５、領域決定手段１４によって算出される領域基準点を
記憶する領域基準点記憶手段２３、領域決定手段１４に
よって決定される判定領域を記憶する判定領域記憶手段
２４、集団基準点と領域基準点の各座標を比較して判定
領域の移動量を算出する移動量算出手段２６、その移動
量に基づいて判定領域のスキャッタグラム上の位置を較
正する判定領域較正手段２７、および判定領域に出現す
る細胞数を計数して異常判定を行う異常判定手段２８を
備える。
【００５５】そこで、検査すべき１つの検体がフローセ
ル３に供給されると、信号分析装置７の分布データ作成
手段２１は、その検体についてのスキャッタグラムを図
２３に示すように作成し、その分布データを分布データ
記憶手段２２に格納する。次に、基準点抽出手段２５
は、作成されたスキャッタグラムの集団Ｇの統計学的重
心Ｑ(m2,n2) を算出してそれを集団基準点として抽出す
る。
【００５６】移動量算出手段２６は、判定領域Ｗ♯，Ｗ
％の領域基準点Ｐ(m1,n1) を集団基準点Ｑ(m2,n2) に一
致させるために必要な移動量ΔＸ＝ｍ2−ｍ1，ΔＹ＝ｎ
2−ｎ1を算出する。
【００５７】そして、判定領域較正手段２７は、算出さ
れた移動量だけ、判定領域Ｗ♯，Ｗ％を移動させること
により、その判定領域の位置を図２４に示すように較正
する。異常判定手段２８は、前記スキャッタグラムに関
して、較正された判定領域内に出現する細胞数を計数
し、その数に応じたメッセージを表示手段８に表示させ
る。
【００５８】
【発明の効果】この発明によれば、スキャッタグラムに
示される集団の位置が変動しても、それに対応して判定
領域の位置が較正されるので、粒子分析装置の計測特性
上のバラツキや検体のバラツキが吸収され、検体の判定
精度が向上する。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明の実施例を示すブロック図である。
【図２】図１の要部詳細図である。
【図３】図２の要部詳細斜視図である。
【図４】図２の要部説明図である。
【図５】実施例によって作成されるスキャッタグラムの
一例である。
【図６】図５のにおける集団を示す説明図である。
【図７】実施例の判定領域を示す説明図である。
【図８】図１の実施例に適用した判定領域決定装置を示
すブロック図である。
【図９】実施例のスキャッタグラムの座標を示す説明図
である。
【図１０】実施例の判定領域の決定方法を示す説明図で
ある。
【図１１】実施例の判定領域の決定方法を示す説明図で
ある。
【図１２】実施例の判定領域の決定方法を示す説明図で
ある。
【図１３】実施例の判定領域の決定方法を示す説明図で
ある。
【図１４】実施例の判定領域の決定方法を示す説明図で
ある。
【図１５】実施例の判定領域の決定方法を示す説明図で
ある。
【図１６】実施例の判定領域の決定方法を示す説明図で
ある。
【図１７】実施例の判定領域の決定方法を示す説明図で
ある。
【図１８】実施例の判定領域の決定方法を示す説明図で
ある。
【図１９】実施例の判定領域の決定方法を示す説明図で
ある。
【図２０】実施例の判定領域の決定方法を示す説明図で
ある。
【図２１】実施例の判定領域の決定方法を示す説明図で
ある。
【図２２】実施例のスキャッタグラムにおける判定領域
領域基準点を示す説明図である。
【図２３】実施例のスキャッタグラムにおける判定領域
と集団との位置関係を示す説明図である。
【図２４】実施例のスキャッタグラムにおける判定領域
の位置の較正方法を示す説明図である。
【図２５】図１の要部詳細を示すブロック図である。
【符号の説明】
１ 光照射手段 ２ 第１集光手段 ３ フローセル ４ ビームストッパ ５ 第２集光手段 ６ 受光手段 ７ 信号分析手段 ８ 表示手段 ２１ 半導体レーザ ２２ コリメータレンズ ２３ コンデンサレンズ ２４ フローセル ２５ コレクタレンズ ２６ フォトダイオード ２７ ビームストッパ

Claims (3)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 検体に含まれる粒子を特徴づけるパラメ
    ータを測定し、そのパラメータによって粒子の分布デー
    タを作成する分布データ作成手段と、分布データ上の所
    定の判定領域を予め記憶する判定領域記憶手段と、分布
    データが少くとも１つの集団を形成するとき、その集団
    の位置から集団基準点を抽出する基準点抽出手段と、分
    布データ作成手段によって分布データが作成されるごと
    に、抽出される集団基準点を参照して分布データ上の判
    定領域の位置を較正する判定領域較正手段と、較正され
    た判定領域内に存在する粒子に基づいて検体を判定する
    判定手段を備える粒子分析装置。
  2. 【請求項２】 記憶手段が、判定領域と共にその判定領
    域の位置を示す領域基準点を予め記憶し、較正手段は、
    集団基準点と領域基準点との位置関係が常に一定に維持
    されるように判定領域の位置を較正することを特徴とす
    る請求項１の粒子分析装置。
  3. 【請求項３】 集団基準点が、前記集団の重心である請
    求項１の粒子分析装置。
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